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  • 2021-01-09 19:18
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另外,IDC在本次研究中也针对企业在人工智能应用中普遍存在的需求和挑战进行了调研,其中缺乏模型训练所需的数据、算力基础设施存在不足、以及人工智能应用方案的成本过高等因素是绝大部分企业目前面临的主要挑战。因此,以政府为代表的社会服务主体,在推动人工智能公共算力基础设施的建设时至关重要,需要充分考虑企业目前面临的需求和痛点,与人工智能生态合作伙伴一起,携手关键的人工智能基础设施服务商,通力合作,共同构建加速产业发展的平台。

从全球AI算力发展来看,2020年中国人工智能服务器占全球人工智能服务器市场的三分之一左右,是全球人工智能产业发展的中坚力量。AI计算能力侧面反映的是一个国家 前沿的创新能力。对于AI算力的投入这也说明国家在战略层面对人工智能的重视,以及企业希望通过人工智能的发展契机提升核心竞争力的迫切愿景。

随着人工智能算法突飞猛进的发展,越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施。目前,如AlphaFold、GPT-3等模型已经逼近人工智能的算力极限,GPT-3的模型尺寸增大到了1750亿,数据量也达到了惊人的45TB。这种进化对于新任务,不需要重新收集大量带标签的数据,数据利用效率进一步提升;另一方面,可以避免算法微调出现过拟合,导致模型泛化能力下降。

这些成果的出现无疑是大力出奇迹的结果,没有强大的AI算力,这些创新成果显然无法做到。随着AI算法突飞猛进的发展,越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施,算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素。
责任编辑:YYX

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(编辑:洪江电工培训学校)

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